Spark 高可用集群的安装集群的规划1.下载和解压下载 Spark解压 Spark 安装包移动 Spark 安装包2.配置分发和运行Spark 集群高可用搭建入门例子 集群的规划一个简单的表格是这么创建的：节点 功能节点名称节点IPmarster 和 slavezhen(震）192.168.2.5slavexun(巽）192.168.2.6slaveli(离）192.168.2.71.下载和解
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2023-06-19 05:39:16
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部署sparkStandalone模式的spark部署#（1）通过以下步骤，配置Worker节点
#a)重命名slaves.template文件为slaves，使用以下命令：
mv /usr/local/spark/conf/slaves.template /usr/local/spark/conf/slaves
#b)编辑slaves文件，使用以下命令：
vim /usr/local/spark
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2023-09-07 23:04:54
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1 在Yarn上启动Spark要想使spark运行在yarn上，先决条件是spark启动节点上包含 HADOOP_CONF_DIR 或 YARN_CONF_DIR 环境变量，该变量指向的目录包含了 hdfs、 yarn相关的配置。该目录下的配置文件会分发到YARN集群的每个节点，从而保证每个容器都使用相同的配置。如果配置中包含Spark相关的应用配置，如driver、executor等，会
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2023-10-20 22:08:15
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Spark简介整体认识Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 Spark在整个大数据系统中处于中间偏上层的地位，如下图，对hadoop起到了补充作用： 基本概念Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架，是一个把
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2023-08-29 17:07:56
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1.安装部署[0]下载spark安装包 下载地址:https://spark.apache.org/downloads.html[1]解压sparktar -zxf spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/module/;[2]进入到/opt/module目录，修改spark-2.1.1-bin-hadoop2.7名称为spark-yarnmv spark-2.
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2023-09-09 20:18:28
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# 如何在Hue上部署Spark作业
## 操作流程
首先，我们需要了解在Hue上部署Spark作业的整个流程。下面是一份简单的操作表格：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------------ |
| 1 | 登录Hue平台 |
| 2 | 创建一个新的Spark作业 |
| 3 | 编写Spark代码 |
| 4 | 上传Spark代码文件 |
| 5 | 配置Spark
原创
2024-03-29 04:06:22
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在Hue上部署Spark作业通常涉及几个步骤，Hue是一个用于Apache Hadoop的开源Web界面，它提供了集群管理、资源管理、作业提交和监控等功能。以下是在Hue上部署Spark作业的基本步骤：安装Hue：
确保你的Hue已经安装在你的Hadoop集群上。如果你是从源代码安装Hue，需要确保所有的依赖项，如Python库和Hadoop环境，都已经正确配置。配置Hue：
修改Hue的配置文件
原创
2024-04-07 09:00:18
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文章目录1. Standalone 模式两种提交任务方式1.1 Standalone-client 提交任务方式1.2 Standalone-cluster 提交任务方式1.3 总结2. Yarn 模式两种提交任务方式2.1 yarn-client 提交任务方式2.2 yarn-cluster 提交任务方式3. Spark 术语解释4. 窄依赖和宽依赖5. Stage5.1 Stage切割规则5
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2024-05-14 17:39:58
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1、提交流程图提交流程文字说明：1、执行bin/spark-submit命令后，Client会组装commnd命令到yarn集群的ResourceManager。commnd命令：bin/java org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster，如果非集群模式就是bin/java org.apache.spark.deploy.yarn.Executo
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2023-08-31 14:32:56
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在Ubuntu环境部署Apache Spark集群作者：chszs，未经博主允许不得转载。he Spark 1.5.12、
原创
2015-12-03 22:03:58
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参考：http://cn.soulmachine.me/blog/20130611/http://scala-ide.org/download/current.html1.安装scala2.安装sbt3.安装Scala IDE http://scala-ide.org/download/current.html (要注意eclipse和Scala IDE的版本匹配问题，网
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2023-04-25 23:23:56
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在IDEA中搭建Spark集群部署
为了在IDEA中搭建Spark集群部署，首先需要做好环境准备，确保所有软件和硬件符合要求。
## 环境准备
### 软硬件要求
- **软件**：
- JDK 1.8或以上
- IntelliJ IDEA
- Apache Spark
- Hadoop（可选）
- Maven或Gradle
- **硬件**：
- 至少1
# Spark 在 YARN 分布式部署
Apache Spark 是一种快速、通用的集群计算系统，可以用于大规模数据处理。在分布式环境中，Spark 可以与 YARN 集成，实现在 Hadoop 集群上的资源管理和任务调度。本文将介绍如何在 YARN 上部署 Spark，并提供代码示例。
## 什么是 YARN
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是
原创
2024-04-07 03:42:46
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文章目录解压缩文件修改配置文件启动 HDFS 以及 YARN 集群提交应用 （集群模式）配置历史服务器 独立部署（Standalone）模式由 Spark 自身提供计算资源，无需其他框架提供资源。这种方式降低了和其他第三方资源框架的耦合性，独立性非常强。但是你也要记住，Spark 主要是计算框架，而不是资源调度框架，所以本身提供的资源调度并不是它的强项，所以还是和其他专业的资源调度框架集成会更靠
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2023-10-19 10:51:10
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1、本地模式（开发）：运行在单机上（路径：spark/bin）交互式运行(Python)：./pyspark --master local[*]交互式运行(Scala)：./spark-shell --master local[*]提交Spark作业：./spark-submit --master local[*] --name [applicationname] .py文件 file:///[输
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2023-08-30 16:15:38
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1.Spark运行模式
Spark 有很多种模式，最简单就是单机本地模式，还有单机伪分布式模式，复杂的则运行在集群中，目前能很好的运行在 Yarn和 Mesos 中，当然 Spark 还有自带的 Standalone 模式，对于大多数情况 Standalone 模式就足够了，如果企业已经有 Yarn 或者 Mesos 环境，也是很方便部署的。1.local(本地模式)：常用于本地开发测试，本地分
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2023-07-06 23:45:13
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从官方的文档我们可以知道，Spark的部署方式有很多种：local、Standalone、Mesos、YARN.....不同部署方式的后台处理进程是不一样的，但是如果我们从代码的角度来看，其实流程都差不多。 从代码中，我们可以得知其实Spark的部署方式其实比官方文档中介绍的还要多，这里我来列举一下： 1、local：这种方式是在本地启动一个线程来运行作业；
2、lo
一、搭建Hadoop分布式集群参考 Hadoop分布式集群安装 进行搭建二、Spark安装和集群部署1.安装ScalaSpark对配套的Scala版本有规定，所以要根据自己的实际情况来选择Scala的版本。如下图所示：
由于Hadoop我们安装的是2.6.4，故我们选择上图中与Hadoop配套的Spark，因而选择Scala的版本为2.11。我下载的Scala为scala-2.11.8.
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2023-09-27 10:56:29
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Spark的部署模式详解1. Spark的部署模式在介绍Spark的部署模式之前，需要明确两个重要的角色：Driver（驱动器）、Executor（执行器）。1.1 Driver（驱动器）Spark的驱动器是执行开发程序中的main方法的进程。它负责开发人员编写的用来创建SparkContext、创建RDD，以及进行RDD的转化（transform）操作和行动（action）操作代码的执行。如果你
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2024-03-03 09:01:06
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Spark简介整体认识Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 Spark在整个大数据系统中处于中间偏上层的地位，如下图，对hadoop起到了补充作用： 基本概念Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架， 是一个把大任务分割成若干个
